ee.Algorithms.Image.Segmentation.GMeans

تُجري هذه الدالة عملية تجميع G-Means على الصورة المُدخَلة. وتُطبّق بشكل متكرّر خوارزمية متوسطات تصنيفية متبوعة باختبار التوزيع الطبيعي لتحديد عدد المجموعات العنقودية التي سيتم استخدامها تلقائيًا. يحتوي الناتج على نطاق "المجموعات العنقودية" (clusters) الذي يتضمّن رقم تعريف عدد صحيح للمجموعة العنقودية التي تنتمي إليها كل بكسل.

يمكن أن تعمل الخوارزمية على شبكة ثابتة من الخلايا غير المتداخلة (gridSize، التي يمكن أن تكون أصغر من مربّع) أو على مربّعات متداخلة (neighborhoodSize). الإعداد التلقائي هو استخدام مربّعات بدون تداخل. لا ترتبط المجموعات العنقودية في خلية أو مربّع واحد بالمجموعات العنقودية في خلية أو مربّع آخر. قد تحصل أي مجموعة عنقودية تمتد على حدود خلية أو مربّع على تصنيفين مختلفَين في النصفَين. يتم إخفاء أي بكسل مُدخَل يتضمّن أقنعة جزئية بالكامل في الناتج. من المتوقّع أن تعمل هذه الخوارزمية بشكل جيد فقط للصور ذات النطاق الديناميكي الضيق (أي البايتات أو الأعداد الصحيحة القصيرة).

راجِع: G. Hamerly and C. Elkan. تعلّم k في متوسطات تصنيفية NIPS, 2003.

الاستخدام	المرتجعات
ee.Algorithms.Image.Segmentation.GMeans(image, numIterations, pValue, neighborhoodSize, gridSize, uniqueLabels)	صورة

الوسيطة	النوع	التفاصيل
image	صورة	الصورة المُدخَلة للتجميع.
numIterations	عدد صحيح، الإعداد التلقائي: 10	عدد التكرارات. الإعداد التلقائي هو 10.
pValue	عدد عشري، الإعداد التلقائي: 50	مستوى الدلالة لاختبار التوزيع الطبيعي.
neighborhoodSize	عدد صحيح، الإعداد التلقائي: 0	حجم الحي. مقدار توسيع كل مربّع (التداخل) عند احتساب المجموعات العنقودية. هذا الخيار يستبعد gridSize.
gridSize	عدد صحيح، الإعداد التلقائي: null	حجم خلية الشبكة. إذا كان أكبر من 0، سيتم تشغيل خوارزمية kMeans بشكل مستقل على الخلايا بهذا الحجم. يؤدي ذلك إلى حصر حجم أي مجموعة عنقودية ليكون gridSize أو أصغر. هذا الخيار يستبعد neighborhoodSize.
uniqueLabels	قيمة منطقية، الإعداد التلقائي: true	إذا كانت القيمة "true"، يتم تخصيص أرقام تعريف فريدة للمجموعات العنقودية. وإلا، تتكرّر لكل مربّع أو خلية شبكة.